Předmět Analýza dat (6MI211)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu 6MI211 - Analýza dat, Fakulta managementu JH, Vysoká škola ekonomická v Praze (VŠE).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1.Úvod, administrativní záležitosti (dotace 2/2) a.ukázky použití statistiky (příklady)b.kvantitativní, nominální, ordinální veličiny2.Jednorozměrná data (dotace 2/2) a.histogram, koncept rozděleníb.popisné statistiky (tabulky (relativních) četností, výběrový průměr, rozptyl, kvantily (speciálně medián a kvartily), variační koeficient)c.grafické zobrazování jednorozměrných dat (sloupcový graf, koláčový graf, boxplot), grafické zobrazování časových řad3.Vícerozměrná data (dotace 2/2) a.kvantitativní-kvantitativní veličina (výběrová korelace, scatterplot)b.kvantitativní-kvalitativní veličina (podmíněné popisné statistiky, podmíněné histogramy, boxploty)c.kvalitativní-kvalitativní veličina (kontingenční tabulka, tabulka relativních četností, podmíněné sloupcové a koláčové grafy)4.Transformace dat (dotace 2/2) a.význam transformacíb.lineární a logaritmická transformacec.Z transformace (standardizace)d.vliv transformací na popisné statistiky a grafy5.Typy statistických studií (dotace 2/2) a.ankety a průzkumyb.experimentální studiec.pozorovací studied.rozdíly v možnostech zobecňování výsledků pro jednotlivé typy studií6.Náhodná veličina a její rozdělení (dotace 2/2) a.distribuční funkce, pravděpodobnostní funkce a hustotab.charakteristiky rozdělení náhodné veličiny (střední hodnota, rozptyl, kvantily)c.charakteristiky rozdělení po lineární transformacid.souvislosti mezi popisnými statistikami a obrázky a charakteristikami rozdělení náhodné veličiny7.Rozdělení jako modely pro reálné situace (dotace 2/2) a.binomické rozděleníb.normální rozděleníc.normální aproximace8.Koncepce statistického úsudku (dotace 2/2) a.parametr zájmub.proč nestačí popisné statistikyc.vychýlení a variabilitad.požadavky na bodový odhad (nestrannost, konzistence)e.intervalový odhadf.konstrukce intervalového odhadu (i jednostranného) založeného na Z statistice a normální aproximaci9.Testování hypotéz (dotace 2/2) a.principyb.p-hodnotac.souvislost testování s intervalovými odhadyd.konstrukce testu (i jednostranných) založených na Z statistice a normální aproximacie.statistická významnost versus praktická významnost10.Statistický úsudek pro kvantitativní veličinu: jeden náhodný výběr (dotace 2/2) a.úsudek o střední hodnotě založený na Studentově t-rozděleníb.úsudek o střední hodnotě založený na normální aproximaci Z statistikyc.úsudek o parametru polohy založený na Wilcoxonově statisticed.úsudek o rozptylu v normálním výběrue.ověřování normality (QQ graf, Shapirův-Wilkův test)11.Statistický úsudek pro kvantitativní veličinu: nezávislé náhodné výběry ze 2 populací (dotace 2/2) a.dvouvýběrový t-test a související intervalový odhad pro rozdíl sředních hodnotb.dvouvýběrový Wilcoxonův (Mannův-Whitneyův, rank sum) testc.F-test a související intervalový odhad pro podíl rozptylů12.Statistický úsudek pro kvantitativní veličinu: párová data (dotace 2/2) a.význam párování pro eliminaci známých zdrojů výběrové variabilityb.význam randomizace pro eliminaci neznámých zdrojů výběrové variabilityc.párový t-test a související intervalový odhad pro rozdíl středních hodnotd.párový Wilcoxonův (signed rank) test13.Volná diskuze (dotace 2/2) a.diskuze nad dotazy studentůb.ukázka závěrečné zkouškové písemky

Získané způsobilosti

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni rozlišovat mezi kvantitativními a kvalitativními statistickými proměnnými a budou schopni vytvářet tabulky s příslušnými popisnými statistikami (průměr, směrodatná odchylka, kvantily, ..., respektive četnosti a relativní četnosti). Dále budou studenti umět vytvářet související grafy, které souhrnně zobrazují spočtené popisné statistiky (krabičkový graf, sloupcový graf, ...). Studenti rovněž budou schopni posoudit (ne)závislost dvou znaků pomocí jednoduchých dvourozměrných technik (podmíněné popisné statistiky, podmíněné relativní četnosti, bodový graf, podmíněný krabičkový graf, podmíněný sloupcový graf). Dále budou znát základní pojmy teorie pravděpodobnosti (rozdělení, střední hodnota, ...). Následně budou ovládat základy statistického úsudku (bodový odhad, interval spolehlivosti, testování hypotéz). Studenti budou umět odhadovat střední hodnotu, rozptyl/směrodatnou odchylku za předpokladu normálního rozdělení. Mimoto budou studenti ovládat metody k porovnání parametru polohy dvou nezávislých i závislých výběrů.

Literatura

TypAutorNázevMísto vydáníNakladatelRokISBNZKOMÁRKOVÁ, L. -- KOMÁREK, A. -- BÍNA, V.Základy analýzy dat a statistického úsudku s příklady v R.Praha:Oeconomica, 2007.978-80-245-1227-3ZMAREK, L.Statistika pro ekonomy : aplikace.Praha:Professional Publishing, 2007.978-80-86946-40-5ZHENDL, J.Přehled statistických metod : analýza a metaanalýza dat.Praha:Portál, 2009.978-80-7367-482-3

Požadavky

Studenti vypracují 2 semestrální práce a absolvují 1 průběžný a 1 závěrečný test.

Garant

doc. RNDr. Lenka Komárková, Ph.D.

Vyučující

doc. RNDr. Lenka Komárková, Ph.D.